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Enregistrement W2123923268 · doi:10.5194/acp-11-6029-2011

Inverse modeling of CO <sub>2</sub> sources and sinks using satellite observations of CO <sub>2</sub> from TES and surface flask measurements

2011· article· en· W2123923268 sur OpenAlexafffund
Ray Nassar, Dylan B. A. Jones, S. S. Kulawik, John R. Worden, K. W. Bowman, R. J. Andres, Parvadha Suntharalingam, Jing M. Chen, C. A. M. Brenninkmeijer, Tanja Schuck, T. J. Conway, D. E. J. Worthy

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryUniversity of Toronto
Mots-clésBiomass burningInversion (geology)TroposphereAtmospheric sciencesEnvironmental scienceSatelliteSouthern HemisphereClimatologyMeteorologyGeologyAerosolGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We infer CO2 surface fluxes using satellite observations of mid-tropospheric CO2 from the Tropospheric Emission Spectrometer (TES) and measurements of CO2 from surface flasks in a time-independent inversion analysis based on the GEOS-Chem model. Using TES CO2 observations over oceans, spanning 40° S–40° N, we find that the horizontal and vertical coverage of the TES and flask data are complementary. This complementarity is demonstrated by combining the datasets in a joint inversion, which provides better constraints than from either dataset alone, when a posteriori CO2 distributions are evaluated against independent ship and aircraft CO2 data. In particular, the joint inversion offers improved constraints in the tropics where surface measurements are sparse, such as the tropical forests of South America. Aggregating the annual surface-to-atmosphere fluxes from the joint inversion for the year 2006 yields −1.13±0.21 Pg C for the global ocean, −2.77±0.20 Pg C for the global land biosphere and −3.90±0.29 Pg C for the total global natural flux (defined as the sum of all biospheric, oceanic, and biomass burning contributions but excluding CO2 emissions from fossil fuel combustion). These global ocean and global land fluxes are shown to be near the median of the broad range of values from other inversion results for 2006. To achieve these results, a bias in TES CO2 in the Southern Hemisphere was assessed and corrected using aircraft flask data, and we demonstrate that our results have low sensitivity to variations in the bias correction approach. Overall, this analysis suggests that future carbon data assimilation systems can benefit by integrating in situ and satellite observations of CO2 and that the vertical information provided by satellite observations of mid-tropospheric CO2 combined with measurements of surface CO2, provides an important additional constraint for flux inversions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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